SoftwerkerCast – der IT-Podcast von Techies für Techies codecentric AG

Green IT reloaded: In dieser Folge steigen Marco Paga und Manuel Wessner ins Thema Green Cloud mit Serverless-Technologien ein. Welche Einsparpotenziale gibt es in Sachen CO2, Energie und Kosten, wenn man seine Anwendungen on premises hostet? Und wie macht man sein Einsparpotenzial transparent?

Das sowie hilfreiche Tools und Tipps erfahrt ihr, wenn ihr reinhört.

Kapitel:

(00:00:00) Intro Manuel und Rückblick auf die letzten Green-IT-Folgen

(00:01:25) Einführung & Erfahrungsbericht Serverless

(00:07:04) „Green“-Potenzial beim Energienetz

(00:13:42) CO2-Einsparung/Carbon Awareness

(00:31:00) Datentransparenz schafft Awareness



Energy Charts (Seite für interaktive Grafiken zu Stromproduktion und Börsenstrompreisen):https://www.energy-charts.info/

Energy-Charts API:

⁠https://api.energy-charts.info/ ⁠

Carbon-Aware SDK: https://greensoftwarefoundation.atlassian.net/wiki/spaces/~612dd45e45cd76006a84071a/pages/17137665/Opensource+Carbon+Aware+SDK

„Von der Vorstellung, dass sich der Code von alleine schreibt, muss man sich lösen.“

Marco Paga spricht in dieser Folge mit Goetz Markgraf über künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung. Dabei erklärt Goetz, weshalb es für Entwickler heutzutage unerlässlich ist, KI gewinnbringend zu nutzen. Doch trotz enormer Produktivitätssteigerung sind wir aktuell noch weit davon entfernt von dem Szenario, dass KI Softwareentwickler ersetzt. Spoiler: „Du wirst nicht durch eine KI ersetzt, sondern durch einen Entwickler, der mit KI umgehen kann.“ (Goetz)

Hier ist der Blogartikel von Goetz zum Thema und hier gibt es die Softwerker-Ausgabe zum Thema, ebenfalls mit einem Artikel von Goetz.

Kapitel:

(00:00:00) Intro Goetz

(00:01:35) Einführung ins Thema

(00:03:26) Nutzung öffentlich verfügbarer KI-Chat-Websites als Entwickler

(00:13:20): KI-Tools im Code-Editor

(00:25:00): KI im Repository/in der Build Pipeline

(00:31:00) MetaGPT

(00:39:00) Ausblick: Wie geht es weiter?

Als Product Consultant hilft Marc Pudelski Unternehmen dabei, bessere digitale Produkte zu entwickeln. Dazu gehört nicht nur, unternehmensintern eine Vision und eine Mission für das eigene Produkt zu definieren, sondern auch, sich fortlaufend zu neuen Produkten auf dem Markt und Nutzerbedürfnissen zu informieren – Stichwort Product Discovery. In dieser Folge spricht Marc mit Moderator Marco Paga darüber, was eine Vision von einer Mission unterscheidet sowie eine gute Produktstrategie von einer schlechten. Außerdem verrät er, was Schachspielen mit Produktstrategie zu tun hat – frei nach dem Spruch von Mike Tyson: „Everyone has a plan until they get punched in the face.“



Kapitel

(00:00:23) Intro Marc

(00:00:50) „Was ist deine Produktstrategie?“

(00:04:20) Vision vs. Strategie (s. hierzu auch den Blogpost von Marc)

(00:08:31) Alternativen zu Frameworks

(00:11:00) Product Discovery

(00:18:54) Gute Strategie, schlechte Strategie: Beispiele

(00:23:41) Das Phänomen „Ich weiß schon, was der Kunde will“

Nach der Einführung in Green IT in der vergangenen Folge haben wir dieses Mal mit Daniel Eichten einen Gast, der das Thema durch die Brille der Enterprise-Architektur betrachtet.

Dabei zeigt sich: Green IT ist nicht nur ein technisches, sondern auch ein kulturelles Thema. Denn es bedeutet in erster Linie: umdenken, neu denken. Es ist ein Anreiz, Komplexität zu reduzieren, sich mehr mit den Hardware-Voraussetzungen zu beschäftigen und in jeder Hinsicht effizienter zu werden. An welchen Stellschrauben gedreht werden kann, wie sich dieses Umdenken – nach dem Motto: weniger ist mehr – etablieren, verinnerlichen und zielgruppengerecht kommunizieren lässt, darauf gehen Daniel und Marco in dieser Folge ein.

Daniels eigener Green-IT-Podcast „GPUs und Gurken“ ist ⁠hier⁠ zu finden.

Kapitel

(00:00:00) Intro Daniel

(00:00:54) Wichtige Aspekte für Enterprise-Architekten: GHG Scope 1, 2, 3, Architektur, Programmiersprachen etc.

(00:08:20) Gewichtung & Abwägung dieser Aspekte

(00:12:30) Stellschrauben innerhalb der Cloud-Anbieter

(00:16:40) Stellschrauben im eigenen Data Center

(00:19:38) Energieeffizienzgesetz & Auswirkungen

(00:24:10) Green IT als Mindset

(00:26:00) Transparenz & zielgruppengerechte Kommunikation zu Green IT

(00:32:39) Gutes Baselining ist alles

Green IT – nur ein zeitgeistiger Hype oder 2024 eine Notwendigkeit?

Dennis Breitling und Henning Waack zeigen in dieser Folge, welche Bestrebungen unter diesem trendig anmutenden Oberbegriff zusammengefasst werden – und dass sie darauf abzielen, nicht nur Energie, sondern auch Kosten zu sparen. Außerdem geben sie Tipps, was der einzelne ITler und was Firmen dazu beitragen können, die IT nachhaltiger zu gestalten.

Moderation: Marco Paga

Kapitel:

(00:00:00) Intro Dennis & Henning

(00:01:00) Warum Green IT?

(00:04:12) Wie und wo starten?

(00:06:00) Energieeffizienz

(00:13:00) Hardware-Sparsamkeit

(00:14:50) Carbon Awareness

(00:20:50) Was kann ich persönlich in meinem Projekt tun?

(00:27:00) Dashboards bei den Cloud-Anbietern

„Für dich empfohlen“: Wundert ihr euch auch manchmal, wie passend die Musikvorschläge des Streamingdienstes eures Vertrauens sind?

Sebastian Klatt von der METRO.digital zeigt in dieser Folge, wie so genannte „Recommender-Systeme“ unter der Haube aussehen: Welche Kriterien spielen dabei eine Rolle? Wie geht man vor, wenn man noch gar nichts über den User weiß (Stichwort: Coldstart-Problem)? Was sind erste Schritte zum eigenen Recommender-System? Und wie hole ich mir am besten Feedback von meinen Nutzern?

Fest steht: Empfehlungsmechanismen sind in der heutigen App- und E-Commerce-Welt ein Überlebenskriterium. Und: „Recommender-Systeme sind nur so gut, wie sie von Usern angenommen werden.“ (Sebastian).

Kapitel:

(00:00:00) Vorstellung Sebastian Klatt

(00:01:07) Einführung in Recommender-Systeme. Collaborative Filtering, Content-Based Filtering

(00:05:00) Coldstart-Problem und hybrider Ansatz

(00:12:30) Architekturen & Kontext

(00:13:55) Erste Schritte zum eigenen Recommender-System

(00:17:45) TensorFlow Recommenders

(00:18:31) Explizites & implizites Feedback

(00:20:44) Wichtige Aspekte bei der Erstellung von Recommender-Systemen

(00:26:20) Learnings